训练时每学习一张图片都打印一次输出？

[LZHhAG]

训练时每学习一张图片都打印一次输出，如何修改使其像验证集验证时那样，一整个数据集只显示一行输出，只有进度条变动

[LZHhAG]

多卡训练似乎有问题，但还没有找到解决方案

[SamanthaZhang-stu]

请问你的pytorch版本是多少呀，我在导入ultralytics包的时候总是报错与torch版本不兼容

[XinhaoLuo666]

请问你的pytorch版本是多少呀，我在导入ultralytics包的时候总是报错与torch版本不兼容

我的torch版本是2.0.0

[XinhaoLuo666]

多卡训练似乎有问题，但还没有找到解决方案

您好，多卡训练只需要把 model.train(data="coco.yaml",device=[0],epochs=100) 改为 model.train(data="coco.yaml",device=[0,1,2,3],epochs=100) 即可。另外我刚刚测试了一遍，在我这边训练时确实只有一行输出，进度条变动。您那边每行都会有新的输出或许是IDLE存在bug？

[LZHhAG]

多卡训练似乎有问题，但还没有找到解决方案

您好，多卡训练只需要把 model.train(data="coco.yaml",device=[0],epochs=100) 改为 model.train(data="coco.yaml",device=[0,1,2,3],epochs=100) 即可。另外我刚刚测试了一遍，在我这边训练时确实只有一行输出，进度条变动。您那边每行都会有新的输出或许是IDLE存在bug？ 您好，我确实是这样做的，我的conda设置的python版本是3.9，torch版本也按照您的建议设置了2.0.0，但依旧无法顺利进行多卡训练，IDLE我也进行了配置，在配环境的时候按照您给的requirements.txt进行配置，但缺少torchinfo spikingjelly timm einops四个包，我用pip直接进行了安装，不知道是不是这个版本冲突引起的问题。另外我使用最新的2.4.1的pytorch可以进行多卡训练，但是会发生“每学习一张图片都打印一次输出”的bug，同时，这时的多卡训练每张卡的显存使用量是：单卡训练显存使用量/显卡数量，也就是说并没有加快训练的速度，不太清楚这是什么原因。

[XinhaoLuo666]

多卡训练似乎有问题，但还没有找到解决方案

您好，多卡训练只需要把 model.train(data="coco.yaml",device=[0],epochs=100) 改为 model.train(data="coco.yaml",device=[0,1,2,3],epochs=100) 即可。另外我刚刚测试了一遍，在我这边训练时确实只有一行输出，进度条变动。您那边每行都会有新的输出或许是IDLE存在bug？ 您好，我确实是这样做的，我的conda设置的python版本是3.9，torch版本也按照您的建议设置了2.0.0，但依旧无法顺利进行多卡训练，IDLE我也进行了配置，在配环境的时候按照您给的requirements.txt进行配置，但缺少torchinfo spikingjelly timm einops四个包，我用pip直接进行了安装，不知道是不是这个版本冲突引起的问题。另外我使用最新的2.4.1的pytorch可以进行多卡训练，但是会发生“每学习一张图片都打印一次输出”的bug，同时，这时的多卡训练每张卡的显存使用量是：单卡训练显存使用量/显卡数量，也就是说并没有加快训练的速度，不太清楚这是什么原因。

您或许可以参考我们最新提供的environment.yaml 文件再核对一下安装包版本？另外，多卡训练每张卡的显存确实是：单卡训练显存使用量/显卡数量。如果您想提高显存占用，请在default.yaml中调高batch。这个batch是多卡的全部batch_size而不是单张卡的

[LZHhAG]

多卡训练似乎有问题，但还没有找到解决方案

您好，多卡训练只需要把 model.train(data="coco.yaml",device=[0],epochs=100) 改为 model.train(data="coco.yaml",device=[0,1,2,3],epochs=100) 即可。另外我刚刚测试了一遍，在我这边训练时确实只有一行输出，进度条变动。您那边每行都会有新的输出或许是IDLE存在bug？ 您好，我确实是这样做的，我的conda设置的python版本是3.9，torch版本也按照您的建议设置了2.0.0，但依旧无法顺利进行多卡训练，IDLE我也进行了配置，在配环境的时候按照您给的requirements.txt进行配置，但缺少torchinfo spikingjelly timm einops四个包，我用pip直接进行了安装，不知道是不是这个版本冲突引起的问题。另外我使用最新的2.4.1的pytorch可以进行多卡训练，但是会发生“每学习一张图片都打印一次输出”的bug，同时，这时的多卡训练每张卡的显存使用量是：单卡训练显存使用量/显卡数量，也就是说并没有加快训练的速度，不太清楚这是什么原因。

您或许可以参考我们最新提供的environment.yaml 文件再核对一下安装包版本？另外，多卡训练每张卡的显存确实是：单卡训练显存使用量/显卡数量。如果您想提高显存占用，请在default.yaml中调高batch。这个batch是多卡的全部batch_size而不是单张卡的 非常感谢您的回复，已经修改好了，谢谢